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J-GLOBAL ID：201802287777124375   整理番号：18A0161268

非線形性を意識したトレーニングによる時間ベース行列乗算A DCを用いた65nm,376Na,0.4V線形分類器【Powered by NICT】

A 65nm 376nA 0.4V linear classifier using time-based matrix-multiplying ADC with non-linearity aware training

著者 (2件)： Anvesha A (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology) ,  Raychowdhury Arijit (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： A-SSCC  ページ： 309-312  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サポートベクトルマシン(SVM)分類のための6ビット時間ベース折畳み行列乗算法を提案した。電圧制御発振器(VCO)ベースのアナログ-ディジタル変換器(ADC)をその場行列乗算(MM)と共にアナログからディジタルへの変換を行う。も手術(0.4Vまで)の低電源電圧と0.8Vの入力範囲を提供し,電流の376Naの全される。フォールディング技術を用いたVCOベースA DCの入力範囲を拡張する手法を提案する。分類器は,VCOの非線形性,イソ精度で5 低電力をもたらすを考慮した訓練した。93%の精度は,弱い分類器として線形SVMを用いたディジタルバックエンドでAdaBoostを達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ディジタル方式 ,  *線形性 ,  AD変換器 ,  VCO【発振器】 ,  電流 ,  折畳み ,  サポートベクトルマシン ,  *非線形性 ,  アナログ系
準シソーラス用語： AdaBoost ,  低電力化 ,  電源電圧 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： AD・DA変換回路  (NC05080M) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 非線形性 ,  意識 ,  トレーニング ,  行列乗算 ,  DC ,  線形 ,  分類器